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Alliot, Jean-Marc

Overview
Works: 30 works in 64 publications in 3 languages and 787 library holdings
Genres: Conference papers and proceedings  Instructional and educational works 
Roles: Author, Editor, Thesis advisor, htt, Opponent, Other, Illustrator
Classifications: QA76.618, 005.1
Publication Timeline
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Most widely held works by Jean-Marc Alliot
Artificial evolution : European conference, AE '95, Brest, France, September 4-6, 1995 : selected papers by J.-M Alliot( )

23 editions published in 1996 in English and German and held by 517 WorldCat member libraries worldwide

"This volume presents a collection of revised refereed papers selected from the contributions presented at the European Conference on Artificial Evolution, AE '95, held in Brest, France, in September 1995; also included are a few papers from the predecessor conference, AE '94. Besides two invited surveys on evolution strategies and evolutionary programming, 24 full papers are presented. They are grouped into sections on evolutionary computation theory, genetic algorithm techniques, coevolution, neural networks, image processing, and applications to various optimization and other problems."--PUBLISHER'S WEBSITE
Intelligence artificielle et informatique théorique by J.-M Alliot( Book )

6 editions published between 1993 and 2002 in French and Undetermined and held by 176 WorldCat member libraries worldwide

Metaheuristics for air traffic management by Nicolas Durand( Book )

3 editions published between 2015 and 2016 in English and held by 21 WorldCat member libraries worldwide

Air Traffic Management involves many different services such as Airspace Management, Air Traffic Flow Management and Air Traffic Control. Many optimization problems arise from these topics and they generally involve different kinds of variables, constraints, uncertainties. Metaheuristics are often good candidates to solve these problems. The book models various complex Air Traffic Management problems such as airport taxiing, departure slot allocation, en route conflict resolution, airspace and route design. The authors detail the operational context and state of art for each problem. They introduce different approaches using metaheuristics to solve these problems and when possible, compare their performances to existing approaches
Metaheuristics set by Nicolas Durand( )

1 edition published in 2016 in English and held by 16 WorldCat member libraries worldwide

Evolution artificielle 94 : 20-23 septembre 1994, ENAC, Toulouse by Journées Evolution Artificielle( Book )

3 editions published in 1995 in French and held by 13 WorldCat member libraries worldwide

I.A. et Informatique Theorique by J.-M Alliot( )

1 edition published in 2003 in French and held by 9 WorldCat member libraries worldwide

Histoire de l'abbaye et des religieuses bénédictines de Notre Dame du Val de Gif. (au diocèse actuel de Versailles) by J.-M Alliot( Book )

1 edition published in 1892 in French and held by 6 WorldCat member libraries worldwide

Histoire de l'abbaye et des religieuses bénedictines de Notre-Dame du Val de Gif by J.-M Alliot( Book )

2 editions published in 1892 in French and held by 4 WorldCat member libraries worldwide

TARSKI, une machine parallèle pour implanter des extensions de PROLOG by J.-M Alliot( Book )

2 editions published in 1992 in French and held by 3 WorldCat member libraries worldwide

PROLOG EST PARFAITEMENT ADAPTE AU TRAITEMENT DES CLAUSES DE HORN MAIS NE PERMET PAS DE TRAITER NATURELLEMENT LES PROBLEMES LIES A LA DEDUCTION POUR LES LOGIQUES NON-CLASSIQUES, LES THEORIES EQUATIONNELLES, LES PREDICATS FLOUS. TOUS CES DIFFERENTS CAS RECLAMENT DES MOYENS DIFFERENTS DE CALCULER UN NOUVEAU BUT A PARTIR DU BUT COURANT. NOUS DEFINISSONS DANS CETTE THESE UN MECANISME GENERAL PERMETTANT DE DEVELOPPER DES EXTENSIONS DE PROLOG: REECRITURE COMPLETE DES MECANISMES D'INGERENCES ET DEVELOPPEMENT D'UN NOUVEAU FORMALISME PERMETTANT DE TRAITER DES CLAUSES DE HORN GENERALISEES; DEVELOPPEMENT D'UNE MACHINE ABSTRAITE POUR IMPLANTER DES REGLES DE RESOLUTION PARAMETRABLES; ETUDE ET IMPLANTATION DU PARALLELISME
Artificial evolution by AE'95( Book )

1 edition published in 1996 in English and held by 3 WorldCat member libraries worldwide

Optimisation du trafic au sol sur les grands aéroports by Jean-Baptiste Gotteland( Book )

2 editions published in 2004 in French and held by 2 WorldCat member libraries worldwide

Une partie de plus en plus significative des retards aériens est imputable à la circulation des avions au sol sur les grands aéroports. Afin d'étudier les possibilités d'amélioration du trafic au roulage, un outil de simulation est développé et appliqué à Roissy Charles De Gaulle et Orly. La gestion du trafic est modélisée sous forme d'un problème de minimisation sous contraintes, sur lequel plusieurs méthodes d'optimisation sont comparées : une méthode déterministe, une méthode stochastique par algorithmes génétiques et une méthode hybride. L'outil de simulation résultant permet de mesurer l'influence de différents facteurs, comme l'horizon de prédiction, les incertitudes sur les vitesses de roulage ou encore l'application de sens uniques. La méthode hybride se révèle la plus efficace dans tous les scénarii envisagés et possède l'avantage d'être facilement adaptable à de nouveaux objectifs, comme le respect des créneaux de décollage imposés par la régulation européenne du trafic
Artificial Evolution European Conference, AE '95, Brest, France, September 4 - 6, 1995. Selected Papers.( Book )

1 edition published in 1996 in English and held by 1 WorldCat member library worldwide

This volume presents a collection of revised refereed papers selected from the contributions presented at the European Conference on Artificial Evolution, AE '95, held in Brest, France, in September 1995; also included are a few papers from the predecessor conference, AE '94. Besides two invited surveys on evolution strategies and evolutionary programming, 24 full papers are presented. They are grouped into sections on evolutionary computation theory, genetic algorithm techniques, coevolution, neural networks, image processing, and applications to various optimization and other problems
Neural networks for survival analysis and predictive maintenance by Achraf Bennis( )

1 edition published in 2022 in English and held by 1 WorldCat member library worldwide

Cette thèse se focalise sur le problème de l'analyse de survie via une approche d'apprentissage profond. L'objectif principal est d'estimer le risque d'un événement donné à l'échelle individuelle. Nous utilisons la loi de Weibull qui est fréquemment utilisée dans l'analyse de survie car elle est adéquate pour modéliser le temps jusqu'à l'événement dans un cadre réel en utilisant une base de données quelle que soit sa taille, et est suffisamment flexible en raison de l'ensemble de formes, diverses et variées, de distribution déterminées par ses paramètres de forme et d'échelle. Cependant, la présence d'échantillons censurés est fréquente dans les données de survie, et les ignorer induit un biais significatif dans l'estimation du risque. Pour résoudre ce problème, nous étudions le problème de l'estimation du risque qu'un événement d'intérêt se produise chez un individu. Nous proposons, en premier lieu, une approche d'apprentissage profond, DeepWeiSurv, en supposant que la distribution temps-événement sous-jacente peut être modélisée par un mélange fini de lois de Weibull dont les paramètres respectifs sont à estimer par le réseau. Nous présentons et décrivons l'architecture de ce réseau et la fonction de perte qui prend en compte les données censurées à droite. Des expériences sur des ensembles de données synthétiques et réelles montrent que cette approche offre une meilleure performance prédictive que les méthodes de l'état de l'art. Cependant, la performance de ce modèle dépend de la taille du mélange qui est décrite comme un paramètre du modèle et cela peut être problématique dans un cadre réel. Pour résoudre ce problème, nous proposons une nouvelle approche, DPWTE, décrite comme une version étendue de DeepWeiSurv avec pratiquement la même architecture, qui ne fixe pas la taille du mélange mais fixe plutôt une limite supérieure suffisamment grande et trouve la combinaison optimale de lois de Weibull pour modéliser la distribution temps-événement sousjacente. Pour ce faire, nous introduisons une couche de multiplication par éléments qui sélectionne par ses poids les distributions de Weibull qui ont une contribution significative à la modélisation de la distribution temps-événement. Pour stimuler ce processus de sélection, nous appliquons une régularisation sparse sur cette couche en ajoutant un terme de pénalité à la fonction de perte. Nous validons ce modèle sur des ensembles de données simulées et réelles, en montrant qu'il permet d'améliorer les performances par rapport à DeepWeiSurv et aux méthodes les plus connues de l'état de l'art. Par la suite, nous proposons une solution pour minimiser le risque détecté par ces deux approches tout en respectant les contraintes budgétaires. Pour ce faire, nous considérons un problème d'optimisation sous contrainte qui consiste à minimiser la probabilité de risque d'un sujet donné à partir des données de survie, en supposant que chaque modification de caractéristique a un coût donné. Les contraintes de budget étant modélisées par une boule L1 pondérée, nous proposons de résoudre ce problème numériquement en utilisant l'algorithme du gradient projeté. Nous considérons trois scénarios pour la fonction de risque de probabilité : la boîte noire pour laquelle nous utilisons LIME, la boîte semi-blanche, et la boîte blanche que nous rendons robuste contre l'instabilité numérique en utilisant une technique de régularisation du gradient.[...]
Intelligence artificielle & Informatique théorique( Book )

1 edition published in 2003 in French and held by 1 WorldCat member library worldwide

Visites Archidiaconales de Josas by Jean Mouchard( Book )

1 edition published in 1902 in French and held by 1 WorldCat member library worldwide

Prevision de trajectoires d'avions par reseaux de neurones by Yann Le Fablec( Book )

1 edition published in 1999 in French and held by 1 WorldCat member library worldwide

La prévision de trajectoires d'avions est un problème crucial pour les systèmes de gestion du traffic aérien. Des méthodes de prévision utilisant des modélisations d'avion existent déjà mais nécessitent beaucoup de paramètres en n'offrant qu'une précision moyenne. C'est pourquoi nous développons une nouvelle approche nútilisant que peu d'informations initiales. La méthode choisie est basée sur l'utilisation de réseaux de neurones auxquels on fait apprendre un ensemble de trajectoires avant de les utiliser pour en prédire de nouvelles. Nous développons trois méthodes différentes qui permettent une prédiction à long terme dans le plan vertical et à court et moyen terme dans le plan horizontal. L'une d'elles est capable d'intégrer de nouvelles données au fur et à mesure que l'avion vole, ce qui lui permet de réagir aux éventuels changements de trajectoire et ainsi de parfaire la prévision. Les deux autres réalisent la prédiction même lorsque l'avion ne vole pas. Nous introduisons aussi une structure de type mélange hiérarchique d'experts qui permet de regrouper le savoir emmagaziné dans plusieurs réseaux, ainsi, il est possible de se passer de la connaissance du type d'avion étudié. Les méthodes utilisant des réseaux de neurones sont ensuite comparées aux méthodes à base de modèles avion. Nous montrons alors que les réseaux de neurones donnent de bien meilleurs résultats tout en permettant une prédiction très rapide. De plus, ne nécessitant que très peu de paramètres au départ, ils sont applicables sur un plus grand nombre de cas
Histoire de l'Abbaye et des religieuses bénédictines de Notre-Dame d'Yerres (au diocèse actuel de Versailles) by Jean-Marie Alliot( Book )

1 edition published in 1899 in French and held by 1 WorldCat member library worldwide

Algorithmes automatiques pour la fouille visuelle de données et la visualisation de règles d'association : application aux données aéronautiques by Gwenael Bothorel( )

1 edition published in 2014 in French and held by 1 WorldCat member library worldwide

Depuis quelques années, nous assistons à une véritable explosion de la production de données dans de nombreux domaines, comme les réseaux sociaux ou le commerce en ligne. Ce phénomène récent est renforcé par la généralisation des périphériques connectés, dont l'utilisation est devenue aujourd'hui quasi-permanente. Le domaine aéronautique n'échappe pas à cette tendance. En effet, le besoin croissant de données, dicté par l'évolution des systèmes de gestion du trafic aérien et par les événements, donne lieu à une prise de conscience sur leur importance et sur une nouvelle manière de les appréhender, qu'il s'agisse de stockage, de mise à disposition et de valorisation. Les capacités d'hébergement ont été adaptées, et ne constituent pas une difficulté majeure. Celle-ci réside plutôt dans le traitement de l'information et dans l'extraction de connaissances. Dans le cadre du Visual Analytics, discipline émergente née des conséquences des attentats de 2001, cette extraction combine des approches algorithmiques et visuelles, afin de bénéficier simultanément de la flexibilité, de la créativité et de la connaissance humaine, et des capacités de calculs des systèmes informatiques. Ce travail de thèse a porté sur la réalisation de cette combinaison, en laissant à l'homme une position centrale et décisionnelle. D'une part, l'exploration visuelle des données, par l'utilisateur, pilote la génération des règles d'association, qui établissent des relations entre elles. D'autre part, ces règles sont exploitées en configurant automatiquement la visualisation des données concernées par celles-ci, afin de les mettre en valeur. Pour cela, ce processus bidirectionnel entre les données et les règles a été formalisé, puis illustré, à l'aide d'enregistrements de trafic aérien récent, sur la plate-forme Videam que nous avons développée. Celle-ci intègre, dans un environnement modulaire et évolutif, plusieurs briques IHM et algorithmiques, permettant l'exploration interactive des données et des règles d'association, tout en laissant à l'utilisateur la maîtrise globale du processus, notamment en paramétrant et en pilotant les algorithmes
Histoire de l'Abbaye et des religieuses Bénédictines de Notre-Dame d'Yerres '(au diocèse actuel de Versailles)' p. l'Abbé J.-M. Alliot, Curé de Bièvres by J.-M Alliot( Book )

1 edition published in 1899 in French and held by 1 WorldCat member library worldwide

Optimisation des flux de trafic aérien by David Gianazza( )

1 edition published in 2005 in French and held by 1 WorldCat member library worldwide

Cette thèse s'inscrit dans le domaine de l'optimisation globale appliquée aux flux de trafic aérien. Le problème abordé consiste à optimiser les flux de trafic aérien sans imposer de retards au décollage. On considère tout d'abord le système existant tel quel, en cherchant à améliorer l'écoulement du trafic simplement en équilibrant les regroupements des secteurs élémentaires d'espace sur les positions de contrôle. Des méthodes déterministes (A*, Branch & bound) et un algorithme génétique sont utilisés pour répartir au mieux la charge de trafic entre les positions. Dans un deuxième temps on s'autorise à modifier la structure de l'espace aérien, en partant des flux directs origine-destination pour construire, par une méthode de partitionnement et une triangulation de Delaunay, un réseau de routes aériennes répondant à certains critères d'espacement des points de croisement. On évalue dans un troisième temps l'intérêt de séparer verticalement les flux aériens, dans leur phase de croisière. Cette évaluation porte sur le nombre et la nature des conflits détectés lors de simulations en temps accéléré, en allouant ou non des niveaux de croisières séparés. Dans un quatrième temps, on génère pour les principaux flux de trafic des trajectoires 3D complètes, séparées les unes des autres, en tenant compte de la disparité des performances des avions sur chaque flux. Deux types de stratégies sont explorées : une approche séquentielle où un algorithme A* est appliqué successivement à chaque flux dans un ordre choisi, et une approche globale où toutes les trajectoires sont considérées simultanément, en utilisant un algorithme génétique. Les algorithmes sont d'abord testés sur des cas simples avant d'être appliqués aux données réelles, en France et en Europe. Enfin, en dernier lieu, la dimension temporelle est prise en compte afin de planifier dynamiquement des trajectoires 4D non-conflictuelles pour des trains d'avions
 
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Artificial evolution : European conference, AE '95, Brest, France, September 4-6, 1995 : selected papers Artificial evolution
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Metaheuristics for air traffic managementMetaheuristics setArtificial evolution
Alternative Names
Alliot, J.-M.

Alliot, Jean-Marc

Alliot, Jean-Marc 1962-

Jean-Marc Alliot Frans ingenieur

Jean-Marc Alliot researcher ORCID ID = 0000-0003-4858-3500

چيان مارك اليوت

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